Programmazione della visione artificiale per Raspberry Pi - Seconda edizione: Progettare e implementare applicazioni di computer vision con Raspberry Pi, OpenCV e Python 3

Recensioni dei lettori

Il libro è una risorsa per i principianti interessati alla computer vision e a lavorare con Raspberry Pi, offrendo esempi di codice e progetti pratici. Tuttavia, alcuni lettori lo hanno trovato eccessivamente elementare, privo di profondità negli algoritmi e nei dettagli tecnici.

Ben scritto con contenuti informativi, ampi esempi di codice, adatto ai principianti, progressione logica delle esercitazioni, buon rapporto qualità-prezzo, consigli utili e risorse esterne come un repository GitHub.

Troppo elementare per alcuni lettori, troppa roba all'inizio, mancanza di profondità nella spiegazione degli algoritmi, immagini non a colori, testo ripetitivo, errori presenti ed esempi di progetti reali limitati.

(basato su 4 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Raspberry Pi Computer Vision Programming -Second Edition: Design and implement computer vision applications with Raspberry Pi, OpenCV, and Python 3

Contenuto del libro:

Eseguire un'ampia varietà di compiti di computer vision come l'elaborazione e la manipolazione delle immagini, il rilevamento di caratteristiche e oggetti e il restauro delle immagini per creare applicazioni di computer vision reali.

Caratteristiche principali

⬤ Esplora il potenziale della computer vision con Raspberry Pi e la programmazione Python.

⬤ Eseguire attività di computer vision come l'elaborazione e la manipolazione delle immagini utilizzando OpenCV e Raspberry Pi.

⬤ Scoprire esempi e schermate facili da seguire per implementare le più diffuse tecniche e applicazioni di computer vision.

Descrizione del libro

Raspberry Pi è uno dei computer single-board più popolari della nostra generazione. Tutti i principali algoritmi e operazioni di elaborazione delle immagini e di computer vision possono essere implementati facilmente con OpenCV su Raspberry Pi. Questa seconda edizione aggiornata è ricca di esempi all'avanguardia e di nuovi argomenti, e copre le ultime versioni di tecnologie chiave come Python 3, Raspberry Pi e OpenCV. Questo libro vi fornirà le competenze necessarie per progettare e implementare con successo i vostri progetti di computer vision basati su OpenCV, Raspberry Pi e Python.

All'inizio, imparerete le basi di Python 3 e i fondamenti dei single-board computer e di NumPy. Successivamente, scoprirete come installare OpenCV 4 per Python 3 su Raspberry Pi, prima di affrontare le principali tecniche e algoritmi di elaborazione e manipolazione delle immagini e di computer vision. Lavorando attraverso i passaggi di ogni capitolo, si comprenderanno le caratteristiche essenziali di OpenCV. Le sezioni successive vi porteranno a creare applicazioni con interfaccia grafica (GUI) con GPIO e OpenCV. Imparerete anche a utilizzare la nuova libreria di computer vision, Mahotas, per eseguire varie operazioni di elaborazione delle immagini. Infine, esplorerete il Jupyter Notebook e come configurare un computer Windows e Ubuntu per la computer vision.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di creare e distribuire con sicurezza applicazioni di computer vision.

Che cosa imparerete?

⬤ Impostare un Raspberry Pi per applicazioni di computer vision.

⬤ Eseguire l'elaborazione di base delle immagini con librerie come NumPy, Matplotlib e OpenCV.

⬤ Dimostrare operazioni aritmetiche, logiche e di altro tipo sulle immagini.

⬤ Lavorare con una webcam USB e il modulo fotocamera di Raspberry Pi.

⬤ Implementare filtri passa-basso e passa-alto e comprenderne le applicazioni nell'elaborazione delle immagini.

⬤ Coprire tecniche avanzate come l'equalizzazione degli istogrammi e le trasformazioni morfologiche.

⬤ Creare applicazioni GUI con Python 3 e OpenCV.

⬤ Eseguire l'apprendimento automatico con il clustering K-means e la quantizzazione delle immagini.

A chi è rivolto questo libro

Questo libro è rivolto sia ai principianti che agli appassionati di Raspberry Pi e Python 3 che desiderano esplorare il fantastico mondo della computer vision. Si presuppone una conoscenza pratica del linguaggio di programmazione Python 3.